Růst multimodálních modelů: trendy v oblasti umělé inteligence v roce 2025
Diskuse o umělé inteligenci se v posledních několika letech rychle vyvinula. To, co bývalo vzdáleným snem, se nyní stalo strategickou nutností pro organizace všech velikostí. V roce 2025 jsme svědky bodu zlomu, kdy AI již není doménou pouze technologických gigantů. Společnosti zavádějí AI do všech obchodních funkcí a vedoucí pracovníci se připravují na přidělení značných rozpočtů na iniciativy v oblasti AI. Průzkumy ukazují, že více než tři čtvrtiny organizací nyní používají nějakou formu AI a vedoucí pracovníci zdvojnásobují své investice. Tento posun od nadšení k pragmatickému přijetí odráží rostoucí pochopení toho, že AI musí přinášet hmatatelnou obchodní hodnotu.
Krajinu mění dva důležité trendy: vzestup agentické umělé inteligence a rozšíření multimodálních modelů. Současně se průmysl potýká s otázkami návratnosti investic, správy a etiky. Abychom pochopili význam tohoto momentu, prozkoumáme, co znamená agentická umělá inteligence, proč jsou multimodální modely důležité a jak se mohou organizace připravit na další vlnu automatizace.
Agentická AI: Více než jen automatizované pracovní postupy
Mnoho lidí stále zaměňuje AI agenty s jednoduchými pracovními postupy, ale rozdíl je zásadní. Pracovní postup se řídí předem definovanou sekvencí kroků nastavenou programátorem, zatímco AI agent je navržen tak, aby rozuměl svému prostředí, volil vlastní akce a přizpůsoboval se měnícím se podmínkám. Představte si agenta jako mladšího zaměstnance, který umí plánovat a improvizovat; pracovní postup je spíše jako skript, který se pokaždé spouští stejným způsobem. Díky vlastnímu vnímání a rozhodování může agent sledovat cíl, i když cesta k němu není od začátku jasná.
Organizace experimentují s AI agenty v úkolech od zákaznické podpory až po vývoj softwaru. Nástroje jako Devin, softwarový inženýr s umělou inteligencí, a Julius, datový analytik s umělou inteligencí, ukazují, jak mohou agenti řešit složité problémy tím, že pozorují data, plánují další kroky, provádějí je a učí se z zpětné vazby. Tito agenti nezpracovávají pouze jednoduché příkazy, ale celé projekty, rozkládají cíle na zvládnutelné kroky a přizpůsobují se, když narazí na překážku. Taková autonomie vyžaduje výkonné základní modely a pečlivý dohled, ale potenciální zvýšení produktivity je obrovské.
Problémem je, že vývoj a údržba agentické AI je stále nákladná. Je třeba zvážit, zda složitost a nepředvídatelnost úkolu ospravedlňují investici. Potřebujete také tým, který rozumí tomu, jak sledovat rozhodnutí agenta a v případě potřeby zasáhnout. Navzdory těmto překážkám zájem roste. Průzkumy ukazují, že pouze menšina organizací plně implementovala agentická AI řešení, ale velká část z nich pilotuje projekty nebo plánuje brzy investovat. Vedoucí pracovníci vnímají agenty jako způsob, jak zvládat opakující se úkoly, podporovat IT týmy a zlepšovat zákaznický servis.
Generativní a multimodální umělá inteligence se stávají mainstreamem
Agentická AI je úzce spjata s pokroky v generativních modelech, které pohánějí schopnosti agentů v oblasti uvažování a jazyka. Generativní AI se přesunula od chatbotů k podnikovým aplikacím, jako je vypracovávání dokumentů, tvorba obsahu a generování kódu. Její přijetí rychle roste, protože vedoucí pracovníci si uvědomují, že AI může zlepšit spokojenost zákazníků, efektivitu a bezpečnost. Například podnikové balíky nyní zahrnují AI asistenty, kteří shrnou schůzky, vypracují e-maily a analyzují zprávy.
Multimodální modely dokážou zpracovat text, obrázky, zvuk a video v jediném systému. Nové modely kombinují tyto modality a generují bohatší výstupy, což firmám umožňuje automatizovat zpracování dokumentů, popisy produktů, titulky k videím a dokonce i monitorování dodavatelského řetězce. Schopnost syntetizovat informace z různých médií otevírá nové možnosti v oblasti marketingu, elektronického obchodování a školení. Namísto budování samostatných systémů pro každý typ dat se firmy mohou spolehnout na jeden model, který rozumí a generuje širokou škálu obsahu.
Dalším důležitým trendem je posun směrem k přizpůsobeným podnikovým modelům. Namísto toho, aby se spoléhaly výhradně na veřejné velké jazykové modely, společnosti vytvářejí řešení na míru přizpůsobená jejich vlastním datům. Přizpůsobením modelů konkrétním úkolům doufají, že zlepší přesnost a sníží náklady, přičemž zároveň ochrání citlivé informace. Současně open-source frameworky usnadňují experimentování s generativní AI, aniž by se uživatelé vázali na jednoho dodavatele. Tato demokratizace vývoje AI znamená, že i malé firmy mohou vytvářet sofistikované agenty.
Příklady použití: Od podpory back-office po zákaznickou zkušenost
Slib agentické a multimodální AI se naplňuje v konkrétních případech použití. Vezměme si například společnost, která automatizuje zaškolování nových zaměstnanců. Namísto ručního provádění nových zaměstnanců stovkami formulářů může agent AI vyřídit rutinní papírování, naplánovat školení a odpovědět na otázky týkající se firemních zásad. To snižuje administrativní náklady a pomáhá novým zaměstnancům rychleji se zapracovat. Podobně mohou IT helpdesky nasadit agenty k resetování hesel, směrování ticketů a monitorování stavu systému, čímž uvolní techniky, aby se mohli soustředit na složitější problémy.
V oblasti marketingu a prodeje mohou agenti personalizovat komunikaci a analyzovat údaje o zákaznících. Například agent využívající umělou inteligenci může sledovat historii prohlížení zákazníka na naše webové stránky a podle toho přizpůsobit doporučení produktů. Jiný agent by mohl připravovat následné e-maily a plánovat hovory. Platforma itsalesaas.com ukazuje, jak agenti AI zlepšují generování potenciálních zákazníků automatizací oslovování, kvalifikací potenciálních zákazníků a jejich předávání lidským obchodním zástupcům ve správný okamžik. Tyto systémy snižují zbytečné úsilí a zvyšují míru konverze.
Projektový management také těží z výhod. Agenti mohou aktualizovat seznamy úkolů, přidělovat zdroje a upozorňovat na rizika. Mohou poskytovat analýzy v reálném čase a identifikovat vzorce, které by lidským manažerům mohly uniknout. Ve spojení s multimodálními modely mohou agenti kontrolovat návrhové dokumenty, obrázky nebo videa, aby zajistili, že projekt zůstane na správné cestě.
Výzvy a správa
Navzdory tomuto rozmachu čelí organizace významným překážkám. Mnozí vedoucí pracovníci mají potíže pochopit, jakým způsobem může agentická AI prospět jejich podnikání. Tato nejistota pramení z nedostatku jasných rámců a složitosti nasazení agentů v přísně regulovaných prostředích. Největší překážkou zůstávají obavy o kybernetickou bezpečnost a ochranu osobních údajů. Vedoucí pracovníci se obávají poskytnout agentům přístup k citlivým informacím bez robustních bezpečnostních opatření.
Další výzvou je spolehlivost. Současné modely někdy vykazují halucinace nebo produkují nesprávné výstupy a agent jednající autonomně by tyto chyby mohl ještě zhoršit. Velká kontextová okna a lepší správa paměti mohou snížit počet chyb, ale také zvyšují výpočetní náklady. Lidský dohled je proto zásadní a většina odborníků se shoduje, že agenti AI by měli lidské rozhodovací orgány doplňovat, nikoli nahrazovat.
A konečně je tu lidský faktor. Zaměstnanci potřebují školení, aby mohli pracovat po boku agentů AI, a firemní kultura se musí přizpůsobit. Průzkumy ukazují, že mnoho organizací plánuje v příštích letech nabídnout další školení. Zatímco někteří se obávají, že AI nahradí pracovní místa, nově se objevuje názor, že agenti převezmou opakující se úkoly, což týmům umožní soustředit se na kreativní a strategickou práci.
Jak připravit vaši organizaci
Zavedení agentické a multimodální umělé inteligence vyžaduje promyšlený plán. Začněte identifikací problémových oblastí, kde by automatizace mohla mít největší dopad. Nízko rizikové úkoly, jako je plánování, zadávání dat a často kladené otázky, jsou vhodnými kandidáty pro rané pilotní projekty. Zapojte zaměstnance, kteří budou agenty používat, a sbírejte zpětnou vazbu, abyste mohli systém vylepšovat. Postupně přecházejte na složitější úkoly, ale vždy zachovávejte kontrolní body, kde může zasáhnout člověk. Tento postupný přístup pomáhá budovat důvěru a vyhýbá se nástrahám spojeným s nadměrnými sliby.
Investujte do kvality dat a infrastruktury. Agenti se učí z dat, která jim poskytnete, takže chyby nebo mezery povedou ke špatným výsledkům. Spolupracujte s právním a IT týmem na zavedení robustních bezpečnostních kontrol. Zvažte spolupráci s důvěryhodnými partnery nebo open-source frameworky, které umožňují větší flexibilitu. Jak budete získávat odborné znalosti, můžete se rozhodnout vytvořit interní tým zaměřený na přizpůsobování a údržbu vašich modelů AI.
Nejdůležitější je, aby zavedení AI bylo v souladu s obchodními cíli. AI by neměla být projektem sama o sobě. Zeptejte se, které procesy chcete zlepšit, jak vypadá úspěch a jak budete měřit návratnost investic. Použijte lekce, které jsme se naučili při výběru softwarových společností jako šablonu pro hodnocení dodavatelů a konzultantů v oblasti AI. Podívejte se na jejich dosavadní výsledky, zeptejte se na jejich bezpečnostní postupy a požadujte transparentní komunikaci. Stejně jako výběr správného softwarového partnera může rozhodnout o úspěchu nebo neúspěchu projektu, výběr správného dodavatele řešení AI rozhodne o tom, zda se vaše investice vyplatí.
Cesta vpřed
Vše nasvědčuje tomu, že rok 2025 bude klíčový. Náklady na používání pokročilých modelů klesají, systémy jsou stále efektivnější a výzkumníci je optimalizují pro uvažování a rozhodování. Vlády a normalizační orgány se předhánějí v přípravě předpisů, které vyvažují inovace a ochranu. Mezitím první uživatelé dosahují měřitelných zisků a inspirují ostatní, aby je následovali. Průzkumy ukazují, že organizace, které investují včas, již zaznamenávají pozitivní výnosy a mnoho z nich plánuje zvýšit své výdaje.
V budoucnu lze očekávat, že agenti AI budou více spolupracovat. Namísto jednotlivých agentů pracujících samostatně uvidíme sítě agentů koordinujících práci napříč odděleními. Tyto systémy se naučí delegovat úkoly, vyjednávat a dokonce se navzájem školit. Multimodální schopnosti umožní agentům rozumět a generovat komplexní obsah, od technických diagramů až po hovory zákaznické podpory. Současně budou etické rámce určovat, jak agenti komunikují s lidmi a jak přijímají rozhodnutí. Společnosti, které nyní investují do těchto schopností, budou mít dobrou pozici, aby si udržely náskok před konkurencí.
Stručně řečeno, agentická AI a multimodální modely představují další fázi revoluce v oblasti AI. Slibují transformaci obchodních procesů, otevření nových forem kreativity a přetvoření vztahu mezi lidmi a stroji. Příležitosti jsou obrovské, ale stejně tak i odpovědnost. Kombinací strategického plánování, etických úvah a závazku k neustálému učení mohou organizace využít plný potenciál AI a budovat budoucnost, ve které budou lidé a inteligentní agenti spolupracovat, aby dosáhli více.
Pro více informací nás prosím kontaktujte.
TRENDY V OBLASTI UMĚLÉ INTELIGENCE V ROCE 2025